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1.训练样本大量的情况下，计算偏导数的计算量过大

解决：随机梯度下降

将从样本中抽取部分样本分成若干份，然后做梯度下降。有利于放到GPU中做并行运算，以牺牲精确度换取时间。

2.梯度消失问题（梯度弥散问题）

激励函数在某一段的导数过小，导致Loss过早的不再下降，精确度过早的不再提高。

解决：

消除链式法则中发生的连乘式每一项绝对值小于1的情况。

1.初始化一个合适的w

有可能引发梯度爆炸

2.选个合适的激励函数

ReLU函数 ： y=max(x,0)

优点：在第一象限中不会出现梯度消失的问题

由于导数为1，求解他的导数要比求解Sigmoid函数的导数代价要小。

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